哈喽,朋友们,我是刘小排。


“我想做海外AI产品。小排老师,你觉得,如果我做AI搜索引擎类产品,有没有机会?”


最近太多人问我这个问题了。




赚钱机会在哪里?


下面谈谈我的思考,以及思考背后的底层逻辑。



一、异常值



赚钱机会藏在异常值里


你注意到一个异常值:这个世界好像缺了什么东西、这个世界上有什么东西坏掉了、这个世界上有什么东西它很奇怪似乎不应该是这样。


如果你找到了这个异常、且正好有能力修复这个异常值, 你就找到了赚钱机会。


如果你看周围的世界没有发现任何异常,你就找不到赚钱机会。



二、为什么大多数人看不到异常值



大多数的普通人,处于一个平凡的世界。在他们眼里,衣食住行吃喝拉撒都已经有现成的解决方案、想创业做的任何赛道都已经变得非常拥挤。看不见任何异常值,看不见任何创业机会。


而少量的异类,他们处于一个完全不同的世界 —— 在他们眼里,到处都是机会。


为什么大多数人看不到异常值呢?


因为他们看的距离不够近


保罗格雷厄姆说:知识像分形一样生长。从远处看,它的边缘是平滑的,但当你深入研究时,你会发现其中充满了空白。这些空白会显得如此明显,让人不禁疑惑为什么没有人尝试去解决或探索。在理想的情况下,探究这些空白会带来全新的知识领域。


Knowledge grows fractally. From a distance its edges look smooth, but when you learn enough to get close to one, you'll notice it's full of gaps. These gaps will seem obvious; it will seem inexplicable that no one has tried x or wondered about y. In the best case, exploring such gaps yields whole new fractal buds.



我们可以拿海岸线来举例, 海岸线是典型的分形结构。


如果你从地球仪上看它,会觉得它无比光滑。当你走得足够近,才能发现它到处都是空隙、到处都是奇形怪状、到处都是异常。


上面的道理很容易明白。


那么,为什么大多数人看的距离不够近呢?


因为他们没有足够深刻和具体的知识,没有能力走近。


例如,让我问问你:


在2024年,知识付费还没有机会做? 普通人会告诉你,有很多的新闻、社区、自媒体都有过结论,知识付费这个赛道已经关闭了。


在2024年,教人炒股的社区,还没有机会做? 有些自认为比别人聪明的普通人会告诉你,这个生意不成立,因为有悖论 —— 如果有人炒股那么厉害,他应该自己炒股闷声发大财、不应该会看得上这点学费;能看得上这点学费的教人炒股人,应该是骗子。


这就是典型的普通人思维,他们由于缺乏具体知识,没有能力走近,只能人云亦云。


而事实上,以上两个问题的答案都是肯定的。 (由于比较敏感,已删除案例。)


什么样的人才能做这个生意呢?


只需要拥有量化交易的知识、知道有很多人想要学习和交流量化交易却又没有地方可以学、知道自己能搞定。这就够了。


他有能力走得足够近。 因为足够近,他不需要关注诸如”知识付费有没有机会“”教人炒股有没有机会”“中国关系紧张,生意不好做了”“经济下行,生意不好做了”的从远处眺望的问题。


他发现了世界的异常值: 真是奇怪,这个世界上怎么没有一个中文的、专业的、教学和讨论量化交易的社群呢?然后,他帮我们的世界修复了这个异常。就是这么简单。




三、一个完整的例子



“我想做海外AI产品。小排老师,你觉得,如果我做AI搜索引擎类产品,有没有机会?


关于海外AI产品创业项目,这是今年我被问得最多的问题,没有之一。


问出这个问题并不奇怪。AI搜索,以Perplexity.ai 、秘塔搜为代表,真是太火了。而且Github上还有一大堆AI搜索引擎的开源代码,对于一个正常程序员来讲,抄一个和Perplexity.ai功能体验差不多的产品相当容易。


我往往会回答:“没有”


不是真的没有。 我只是觉得,当你问我这个问题的瞬间, 对于此刻的你来讲,没有机会。 你站得太远了。


让我们来看看,那些有能力站得更近的人,是怎么找AI搜索产品机会的。


我们都知道,AI搜索引擎的产品形态是perplexity.ai发明的。普通人认为,它的产品体验很完美。


只有那些能站得近的怪胎,才能发现它的不完美之处



0.Perplexity


考虑到咱们一些读者可能不熟悉AI产品圈子,我先为大家展示“祖师爷”的形态。

https://www.perplexity.ai/



1.Phind


有人发现: perplexity.ai 搜索其他东西可以,搜索代码不太行啊,对于程序员来说很鸡肋。


“竟然没有其他人注意到这一点吗? 好的,那我来解决这个问题。” —— 后来,我们有了Phind (https://www.phind.com/ )


Phind专注于为程序员打造的AI搜索引擎。它背后的大模型不是GPT,而是自己专门训练的大模型,生成代码的能力很强 ,


此外,它做了一些普通人在普通AI搜索里不会用到、程序员在代码AI搜索里才会用到的功能。例如:生成的代码可以直接在浏览器中运行,无需用户在自己的电脑上配置开发环境。






2.Consensus



又有人发现:AI搜索引擎虽然好,但是大语言模型总出现幻觉(一本正经地胡说八道),对于搞科研的人士非常不友好。


“这个世界怎么没有一个专为科研人士设计的AI搜索引擎呢?真奇怪” —— 于是,我们的世界又有了Consensus (https://consensus.app/)


Consensus 的产品体验与通用的AI搜索引擎有非常大的不同,它处处为解决科研工作者的痛点而设计。


当用户提问后:它可以搜索世界上所有严肃的论文、告诉你有多少论文同意你的观点、多少论文不同意你的观点;它可以给出论文的引用数据、调研方法、论文权重;它还可以帮你构思你的论文……


以下我放了一些截图,大家可以感受一下。





3.Genspark



还有人发现:AI搜索真的挺好的,可惜信息比较简短、不够全面、不够图文并茂、不够结构化。Perplexity.ai的搜索结果,无法被自媒体工作者直接复制粘贴使用、无法被当成调研报告使用,用户获取信息的成本还是有些高。


“为什么没有一个搜索结果更像调研报告的AI搜索引擎呢?真是太奇怪了!” —— 于是,我们的世界有了Genspark


大家可以点击这个链接来感受一下Genspark搜索结果的震撼 —— 我只输入了“生财有术是干什么的”,1分钟后得到了这样一篇图文并茂、结构清晰、排版整齐、不逊于调研报告的文章。 (注意:左边的目录是可以点击的)


https://www.genspark.ai/spark?id=13185e35-5e69-4419-a2f2-ea85e2cb79ec

(注:您可能需要配置网络,才能正常打开)




4.还有机会吗?



回到我们最初的问题,


它的答案,和赛道、风口、技术都没有决定性的关系。


它只取决于你是否有能力站得足够近,近到能够发现异常值




四、怎样才能站得更近



我们已经知道,站得更近,才能发现异常值。


怎样才能站得更近呢?



1、拉高基线



日常把生财有术的精华帖和风向标刷完。


首先,它们当中暗藏了很多按头喂饭的异常值。


然后,打球需要球感,赚钱也需要钱感。当你看多了以后,你“钱感”的基线提高了,会对异常值更加敏锐。



2、具体



北京十一学校的李希贵校长经常讲一句话,人怎么才能解决问题?不是天天坐在那讨论理念,而是要深入到这个世界的具体场景和行动中。六个字 —— “一具体,就深刻。”



在寻找创业机会这个问题上,我们可以具体为 ——


什么人、在什么场景、在什么行动中、有什么样的问题?


这个问题可以被什么产品形态、什么价格、什么服务形态去解决?



不是 “我想做AI搜索引擎产品,还有机会吗?”


而是 “什么人、在什么场景下、在什么行动中、使用现有的AI搜索产品perplexity、还有什么样的问题没有被解决?”


不是 “知识付费领域好做吗?”


而是“什么人、在什么场景下、在什么行动中、愿意为什么知识付费? 我应该用什么服务形态、定什么价格去解决?”



3、专业领域



尽量做自己精通的专业领域。


如果你还没有专业领域,那就花时间去帮自己培养一个。通常,从好奇心或兴趣开始,是一个好的方法。


拿刚才提到的Consensus产品来说,无论我的AI知识、编程技能有多么强,我都做不好这个产品 —— 因为我不做科研,我完全不懂科研人员工作中的痛点是什么。


刚才不是提到要“具体”吗? 我们没法在一个自己不懂的领域去“具体”。


越精通、越具体。






总结



  1. 赚钱机会藏在异常值里。
  2. 为什么大多数人看不到异常值呢?因为他们看的距离不够近。
  3. 从远处看,它的边缘是平滑的,但当你深入研究时,你会发现其中充满了空白。这些空白会显得如此明显,让人不禁疑惑为什么没有人尝试去解决或探索。
  4. 越具体,越深刻。
  5. 越精通,越具体。